한빛사논문
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Hyunwoo Jang 1,2, George A. Mashour 1,2,3,4,5, Anthony G. Hudetz 1,2,3,4 & Zirui Huang 1,2,3,4,*
1Neuroscience Graduate Program, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA.
2Center for Consciousness Science, University of Michigan Medical School, Ann Arbor, MI, USA.
3Department of Anesthesiology, University of Michigan Medical School, Ann Arbor, MI, USA.
4Michigan Psychedelic Center, University of Michigan Medical School, Ann Arbor, MI, USA.
5Department of Pharmacology, University of Michigan Medical School, Ann Arbor, MI, USA.
*Corresponding author: correspondence to Zirui Huang
Abstract
Consciousness requires a dynamic balance of integration and segregation in brain networks. We report an fMRI-based metric, the integration-segregation difference (ISD), which captures two key network properties: network efficiency (integration) and clustering (segregation). With this metric, we quantify brain state transitions from conscious wakefulness to unresponsiveness induced by the anesthetic propofol. The observed changes in ISD suggest a profound shift towards the segregation of brain networks during anesthesia. A common unimodal-transmodal sequence of disintegration and reintegration occurs in brain networks during, respectively, loss and return of responsiveness. Machine learning models using integration and segregation data accurately identify awake vs. unresponsive states and their transitions. Metastability (dynamic recurrence of non-equilibrium transient states) is more effectively explained by integration, while complexity (diversity of neural activity) is more closely linked with segregation. A parallel analysis of sleep states produces similar findings. Our results demonstrate that the ISD reliably indexes states of consciousness.
논문정보
- Research article
- 2024년 10월 (BRIC 등록일 2024-10-28)
- 국외 연구진
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